Arqueólogos versus computadores: estudo testa quem é melhor em peneirar o pretérito – Link

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Arqueólogos versus computadores: estudo testa quem é melhor em peneirar o pretérito - Link 1


Objetos categorizados pela IA 

Uma peça-chave do trabalho do arqueólogo envolve o tedioso processo de categorizar fragmentos de cerâmica em subtipos. Se você perguntar aos arqueólogos por que eles colocaram um miga em uma categoria específica, muitas vezes lhes é difícil manifestar o que exatamente os levou a essa desfecho.

“É porquê olhar para uma retrato do Elvis Presley e olhar para a foto de um plagiador”, disse Christian Downum, professor de antropologia da Northern Arizona University. “Você sabe que um pouco está inexacto com o plagiador, mas é difícil especificar por que ele não é o Elvis”.

Mas os arqueólogos agora demonstraram que é provável programar um computador para fazer essa secção sátira de seu trabalho da melhor maneira provável. Em um estudo publicado na edição de junho do Journal of Archaeological Science, os pesquisadores relataram que um padrão de deep-learning [aprendizado profundo] classificou imagens de fragmentos decorados com a mesma precisão – e, às vezes, até com mais precisão – que quatro arqueólogos especialistas.

“Não fere meus sentimentos”, disse Downum, um dos autores do estudo. Em vez disso, disse ele, deve melhorar o campo, liberando tempo e substituindo “o processo subjetivo e difícil de classificação por um sistema que dá o mesmo resultado todas as vezes”.

O estudo se concentrou na porcelana branca Tusayan, um tipo de cerâmica pintada à mão que foi usada para servir comida e armazenar chuva nos cânions e mesas do nordeste do Arizona entre 825 e 1300. Na dez de 1920, os arqueólogos descobriram que as peças da porcelana branca Tusayan tinham padrões consistentes dependendo do período de tempo em que foram criadas.

Os pesquisadores recrutaram quatro dos analistas mais experientes desse tipo específico de cerâmica. Cada um havia pretérito mais de trinta anos analisando cerâmicas e classificado dezenas de milhares de fragmentos de porcelana branca Tusayan.

Eles também passaram muro de quatro horas treinando uma rede neural, um sistema matemático multíplice que pode aprender tarefas...

específicas por meio da estudo de grandes quantidades de dados, para qualificar fotografias de peças de porcelana branca Tusayan.

Humanos e máquinas foram encarregados de categorizar milhares de imagens em um dos nove tipos conhecidos e foram avaliados quanto à precisão de suas respostas.

Em termos de precisão, a rede neural empatou com dois dos analistas humanos e venceu os outros dois, descobriram os pesquisadores.

A máquina também foi muito mais eficiente. Porquê a tarefa era enfadonha, nenhum dos analistas humanos quis examinar todas as 3 milénio fotos sem parar, disse Leszek Pawlowicz, membro ajuntado do corpo docente da Northern Arizona University e também responsável do estudo. Portanto, embora provavelmente pudessem ter concluído a tarefa em três horas, cada um conduziu a estudo por meio de várias sessões ao longo de três a quatro meses.

A rede neural passou pelas milhares de imagens em poucos minutos.

O programa de computador não foi exclusivamente mais eficiente e preciso que os arqueólogos. Também conseguiu proferir melhor a razão por que classificara os fragmentos de certa maneira em conferência com seus concorrentes de mesocarpo e osso. Em um caso, o computador ofereceu uma reparo inteligente que era novidade para os pesquisadores: ele apontou que dois tipos semelhantes de cerâmica com elementos de design de risca farpada podiam ser distinguidos pelo traje de as linhas estarem em ângulos retos ou paralelas, disse Pawlowicz.

A máquina também superou os humanos ao oferecer exclusivamente uma resposta para cada classificação: os arqueólogos participantes muitas vezes discordaram sobre porquê os itens deviam ser categorizados, um problema publicado que costuma atrasar os projetos arqueológicos, disseram os autores.

Desde que o estudo começou a circundar, alguns arqueólogos vêm compartilhando com os autores a preocupação de que eles serão substituídos por máquinas. Downum e Pawlowicz disseram que não estão preocupados com essa possibilidade.

“Somos nós que decidimos o que é importante estudar”, disse Downum. / TRADUÇÃO DE RENATO PRELORENTZOU

 





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